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基于暗通道先验的单幅图像快速去雾方法
被引量：
8
1
作者
汤群芳
杨杰
+2 位作者
刘海波
李祖林
王福建
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期205-213,共9页
为了提高雾天图像的去雾效果,针对暗通道先验法则中存在的不足,提出一种单幅图像快速去雾方法.该方法以暗通道先验法则为基础,采用四叉树搜索算法对大气光值进行估计,并通过白平衡对大气散射模型进行简化.然后,利用暗通道先验知识得到...
为了提高雾天图像的去雾效果,针对暗通道先验法则中存在的不足,提出一种单幅图像快速去雾方法.该方法以暗通道先验法则为基础,采用四叉树搜索算法对大气光值进行估计,并通过白平衡对大气散射模型进行简化.然后,利用暗通道先验知识得到介质传输率粗略估计,并通过引导滤波和双阈值判断方法对介质传输率中边缘和天空区域进行优化.最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到去雾图像.与几种典型的图像去雾方法相比,该方法运算速度较快,能有效提高去雾图像的清新度,并获得较好的图像颜色.
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关键词
图像去雾
暗通道先验
四叉树搜索算法
引导滤波
双阈值判断方法
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职称材料
基于多粒度级联多层梯度提升树的选票手写字符识别算法
被引量：
4
2
作者
徐英杰
李国勇
洪文焕
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第A01期26-30,共5页
针对传统算法如模板匹配法、支持向量机(SVM)在智能选举计票系统手写字符识别上准确率低的问题,提出一种基于多粒度级联多层梯度提升树方法进行准确又快速的选票手写字符识别的算法。首先,利用多粒度扫描的方式,通过设置多种大小不同的...
针对传统算法如模板匹配法、支持向量机(SVM)在智能选举计票系统手写字符识别上准确率低的问题,提出一种基于多粒度级联多层梯度提升树方法进行准确又快速的选票手写字符识别的算法。首先,利用多粒度扫描的方式,通过设置多种大小不同的采样滑动窗口对图片进行逐步采样,得到特征子样本,再经过随机森林转换并拼接得到比原始数据更加抽象和健壮的再表征向量;再利用级联的多层梯度提升树,对得到高阶特征的表征向量进行逐层训练得到模型,根据多层梯度提升树对字符进行识别分类;最后,对于具有二义性符号,通过提出的阈值判别法进行判断,对有二义性的符号,则进行人工审查,反之直接输出,保证识别结果的高准确率。实验结果表明,该算法相比模板匹配方法、SVM算法在准确率上均有很大提高;与gcForest相比,该算法在测试准确率上平均提升了5.29%;与CNN相比,测试准确率上平均提升了3.3%,在训练时间上缩短了89.24%,测试识别耗时减少了48.61%。
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关键词
智能选举系统
手写字符
梯度提升树
多粒度级联多层梯度提升树
阈值判别法
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职称材料
题名
基于暗通道先验的单幅图像快速去雾方法
被引量：
8
1
作者
汤群芳
杨杰
刘海波
李祖林
王福建
机构
武汉理工大学光纤传感与信号处理教育部重点实验室
湖南工学院电气与信息工程学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期205-213,共9页
基金
国家自然科学基金(No.51479159)
湖南省自然科学基金(No.2017JJ3053)
+4 种基金
湖南省教育厅科学研究项目(Nos.17A051
16C0435)
国家级大学生创新创业训练计划项目(No.201611528005)
衡阳市科技计划项目(Nos.2016KG65
2016KF07)资助~~
文摘
为了提高雾天图像的去雾效果,针对暗通道先验法则中存在的不足,提出一种单幅图像快速去雾方法.该方法以暗通道先验法则为基础,采用四叉树搜索算法对大气光值进行估计,并通过白平衡对大气散射模型进行简化.然后,利用暗通道先验知识得到介质传输率粗略估计,并通过引导滤波和双阈值判断方法对介质传输率中边缘和天空区域进行优化.最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到去雾图像.与几种典型的图像去雾方法相比,该方法运算速度较快,能有效提高去雾图像的清新度,并获得较好的图像颜色.
关键词
图像去雾
暗通道先验
四叉树搜索算法
引导滤波
双阈值判断方法
Keywords
Image dehazing
Dark channel prior
Quad-tree search algorithm
Guided filter
Double-
threshold judgment method
分类号
TN941 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于多粒度级联多层梯度提升树的选票手写字符识别算法
被引量：
4
2
作者
徐英杰
李国勇
洪文焕
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第A01期26-30,共5页
基金
四川省科技支撑计划项目(2015GZ0088)
文摘
针对传统算法如模板匹配法、支持向量机(SVM)在智能选举计票系统手写字符识别上准确率低的问题,提出一种基于多粒度级联多层梯度提升树方法进行准确又快速的选票手写字符识别的算法。首先,利用多粒度扫描的方式,通过设置多种大小不同的采样滑动窗口对图片进行逐步采样,得到特征子样本,再经过随机森林转换并拼接得到比原始数据更加抽象和健壮的再表征向量;再利用级联的多层梯度提升树,对得到高阶特征的表征向量进行逐层训练得到模型,根据多层梯度提升树对字符进行识别分类;最后,对于具有二义性符号,通过提出的阈值判别法进行判断,对有二义性的符号,则进行人工审查,反之直接输出,保证识别结果的高准确率。实验结果表明,该算法相比模板匹配方法、SVM算法在准确率上均有很大提高;与gcForest相比,该算法在测试准确率上平均提升了5.29%;与CNN相比,测试准确率上平均提升了3.3%,在训练时间上缩短了89.24%,测试识别耗时减少了48.61%。
关键词
智能选举系统
手写字符
梯度提升树
多粒度级联多层梯度提升树
阈值判别法
Keywords
intelligent election system
handwritten character
gradient boosting decision tree
multi-grained cascade multi-layered gradient boosting decision tree
threshold judgment method
分类号
TP319.41 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于暗通道先验的单幅图像快速去雾方法
汤群芳
杨杰
刘海波
李祖林
王福建
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多粒度级联多层梯度提升树的选票手写字符识别算法
徐英杰
李国勇
洪文焕
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
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